Stability of the Gross Motor Function Classification System over time in children with cerebral palsy
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the stability of the Gross Motor Functional Classification System (GMFCS) in children with cerebral palsy (CP) from time of preliminary diagnosis (~2 years of age) to time of diagnosis (~5 years of age), and to examine factors associated with reclassification. METHOD: We conducted a longitudinal study using a sample from the Canadian CP Registry. Stability was analysed by using the percentage of agreement between timepoints and a weighted prevalence and bias adjusted kappa statistic. Univariate and multivariate logistic regressions were performed to identify variables associated with reclassification. RESULTS: The study included 1670 children (857 males, 713 females) with a mean age of 11 years 4 months (SD 4 years, range 3 years 5 months-20 years 1 month) at time of data extraction (3rd September 2019), of which 1435 (85.9%) maintained a stable GMFCS, with a weighted kappa of 0.91 (95% confidence interval 0.89-0.92). Univariate logistic regression showed that initial GMFCS level, CP subtype, and the presence of cognitive impairment were associated with the likelihood of change in the GMFCS level (p < 0.1). In the multivariate analysis, however, the likelihood was associated with initial GMFCS level only (odds ratio 7.10-8.88, p < 0.00). INTERPRETATION: The GMFCS has good stability in early childhood. For the majority of children, it is predictive of their long-term motor function. WHAT THIS PAPER ADDS: The Gross Motor Function Classification System (GMFCS) rating in early childhood is stable over time. There is no directionality in the reclassification of the GMFCS. The initial GMFCS level was related to the likelihood of change in follow-up GMFCS level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».